第４１卷第４期２０２３年４月ＭＡＣＨＩＮＥＲＹ＆ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＶｏｌ．４１Ｎｏ．４Ａｐｒ．２０２３收稿日期：２０２２０９１８基金项目：贵州省科学技术基金项目（黔科合基础［２０１７］１０８８）作者简介：宋云云（１９９７－），女，贵州纳雍人，硕士研究生，研究方向为机器人路径规划与跟踪控制；杨盛毅（１９８６－），男，贵州平塘人，博士，教授，研究方向为飞行器动力学与控制；朱力（１９９６－），女，贵州织金人，硕士研究生，研究方向为机器人路径规划。非完整约束移动机器人ＣＲＡＢＲＲＴ轨迹规划宋云云１，２，杨盛毅２，３，朱力１，２（１．贵州民族大学数据科学与信息工程学院，贵州贵阳５５００２５；２．贵州民族大学模式识别与智能系统重点实验室，贵州贵阳５５００２５；３．贵州民族大学机械电子工程学院，贵州贵阳５５００２５）摘要：针对快速扩展树算法在多障碍环境搜索效率低、冗余节点多的问题，提出一种ＣＲＡＢＲＲＴ算法。该算法采用圆域概率偏向采样策略进行随机采样；将扩展树上节点分为２类，通过度量邻近点间对角线距离、历史路径成本和扩展角度的加权和，在有效邻近点集中选出高质量最近点；在新节点扩展中添加了目标引力分量，并根据环境障碍信息实现扩展步长自适应变化；经过对非完整约束移动机器人运动学模型的分析，提出了极限角约束，通过考虑受极限角约束的路径裁剪策略剔除冗余节点，利用三次Ｂ样条平滑方法平滑轨迹。通过数值仿真分析和实车实验，验证了ＣＲＡＢＲＲＴ算法的可行性、实用性与优越性，平滑后的路径更利于机器人跟踪，且适用于多障碍环境。关键词：非完整约束；ＣＲＡＢＲＲＴ；目标偏向性；自适应步长；Ｂ样条平滑中图分类号：ＴＰ２４２文献标志码：Ａ文章编号：１００１２２５７（２０２３）０４０００３０６ＣＲＡＢＲＲＴＴｒａｊｅｃｔｏｒｙＰｌａｎｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＮｏｎｈｏｌｏｎｏｍｉｃＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔｓＳＯＮＧＹｕｎｙｕｎ１，２，ＹＡＮＧＳｈｅｎｇｙｉ２，３，ＺＨＵＬｉ１，２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＤａｔａＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕｉｚｈｏｕＭｉｎｚｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕｉｙａｎｇ５５００２５，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍ，Ｇｕｉ...
